阿里新发布的玄铁910是芯片大脑,阿里的格局真的要比华为大吗?

阿里新发布的玄铁910是芯片大脑,阿里的格局真的要比华为大吗?,第1张

不一定,这只是一块芯片而已,仅仅代表了阿里的一个发展方向,也许华为也在相关方面有研发,但是不被外界所知道而已,他们想低调一点,但是阿里作为一个资本家运作的一个企业,高调的宣布,可以积累大量的资本,可以更好的发展自己的企业,所以这两者是不一样的。

阿里发布芯片玄铁910,平头哥高性能C960处理器发布,他的发布可以促进阿里在芯片方面的发展。此前,阿里宣布收购中天微,与达摩院自研芯片业务整合。成立独立芯片公司“平头哥半导体有限公司”。在2019《财富》世界500强排名中,华为公司相较去年提升11位至61名,在2018年收入达到1090亿美元,超过了阿里巴巴与腾讯的收入之和。不过华为利润率仅仅为8%,而阿里巴巴为23%,腾讯则是25%。

阿里巴巴还推出了自己家的第一款平台于 *** 作系统,还推出了自主研发的第一个处理器——玄铁910。910是阿里旗下平头哥半导体子公司发布的一款RISC-V处理器,可用于设计制造高性能端上芯片,比如5G、人工智能、自动驾驶领域等。

芯片基于RISC-V指令集设计,支持16核心,单核性能达到71Coremark/MHz,主频25GHz,目前性能最好的RISC-V处理器。阿里计划将在以后开源910的IP Core,全球开发者可不要任何的花费下载其中FPGA源码,以助力该处理器架构的日后设计和发展。

阿里商业扩张的对象又多了一个千方。

昨日消息,阿里36亿元入股智慧城市领域上市公司千方 科技 ,成为其第二大股东。

阿里的商业大盘上,“智慧城市”绝对是其中的重要筹码,这个充斥着野心和荷尔蒙的“产品”,正因为边界模糊而变得前景广大。

那么,面对诺大的智慧城市,商业利剑最佳的刺入点会在哪里?

一个行业鲜少让所有的从业者都能达成共识,AI行业是个例外,几乎所有的从业者都认为: 智能安防、智慧交通会是最先爆发的 AI 产业。

如果说智慧交通、智能安防是各路玩家必须经过的一站,那么在高手如云的产业圈,阿里为什么把绣球抛给了千方?

故事还要从两年前说起。

2017年11月,千方 科技 以47亿的“聘礼”,成功让宇视 科技 “远嫁”北京。

作为国内领先的安防企业,2018年宇视市场排名暂列全球第六;产品卖到全球145个国家;智能交通项目达330多个;并推出了人工智能产品 “六山两关”和人工智能方案”AI Ready”。

作为智能交通系统集成领域的玩家,千方的入局,看傻了很多吃瓜群众,但是惊艳了整个轨道交通市场。

于千方,作为一家上市公司,它长期专注于交通集成领域,将宇视招入麾下,可以快速将业务范畴延伸到安防制造领域,并且可以跳出智能交通这个井底,将业务触角延伸到智慧城市这个国家新的大投资战略上。

同时,也可以借助宇视在公检法、医疗、教育、能源、企业、零售等领域的资源,将自身在交通领域的集成产品拓展进去。

不出意外,2018年,千方 科技 取得了长足进步。

首先体现在证券市场,在整个2018年A股上证指数跌了近1000点,众多“明星股”纷纷下跌的大背景下,千方 科技 在A股市场表现得非常坚韧,市值一直保持在原先的水平,不掉价。

其次,从产品层面来看,千方 科技 在车路协同领域,基于LTE-V标准的产品研发规模展开,已进入规模量产及系列化阶段,车载单元、路侧单元已通过工信部组织的互联互通测试及无委的型号核准,这些都会成为千方 科技 在智能交通赛道竞争的绝对壁垒。

在战略布局上,千方推出了“一体两翼”发展战略,“一体”是围绕智慧城市保持大数据与人工智能的优势,“两翼”是智慧交通和智能安防两大业务版块,也可以理解为千方与宇视。

此番布局,“恰巧”吻合了阿里的未来战略布局。从这来看,阿里入股,属意料之外,但也在情理之中。

阿里在安防行业“闻名”主要得益于城市大脑的快速复制落地。

在阿里技术委员会主席王坚眼里,“城市大脑”具有人类登月般的重要意义。它像是杭州献给整个世界的一个礼物,就像当年罗马给了世界一个下水道,伦敦给了世界一辆地铁,纽约给了世界一张电网。

眼下,阿里已经为包括雄安、澳门、吉隆坡在内的数十座海内外城市送去了厚礼。

与此同时,伴随着项目落地也有一些声音此起彼伏,很多业内人士认为,阿里做安防,醉翁之意不在酒,城市大脑背后实则是城市“数据”的殊命争夺。

举例来说,2017年,衢州市政府拨款437亿元,要联合阿里为这座古老的城市打造“城市大脑”。

437亿元其实“并不多”。

按照项目方的说法,衢州“城市大脑”将分为多期进行建设,这笔资金主要用于城市大数据平台及软件层建设所用。

通常,一个三四线城市,摄像头总数预估在2000到10000路左右,建设大数据中心需要考虑到余量配备,也就意味着上万路的硬件搭建较为容易。比如湖南省会长沙市,摄像头全部建满应该能到10万路左右。

以一万路计算,视频分析服务器均价为30万元/台,支持同时100多路数据分析,由此需要的服务器可能3000万元朝上(路数只代表原始数据量,而实际的价格往往是和分析的计算成本强相关,个体差异很大),其他各类数据分析假设与之对等,考虑到整个机房配置等,所需费用在2亿元左右。

如果最后刨去人工等其他成本,阿里在每个城市的“城市大脑”项目上能够获得一定的营收,但利润相比其主航道业务是小巫见大巫。(此前,阿里还以455 亿元的价格中标海口“城市大脑”建设,具体金额都相差不大。)

即便如此,可以发现除了阿里,包括腾讯、京东、百度等互联网巨头都加足马力,争抢着进入这条赛道。投入产出比并不诱人的背后,这些互联网企业为何要在建设智慧城市上花费如此大的精力?

某业内高管告诉雷锋网,可以预见得到的未来趋势是,硬件会为软件服务,而不是相反。 全力进军安防的互联网公司们意图已经非常明显:要做物联网时代的大数据运营商。

相关数据统计,到2025年,全球数据圈将增至175ZB(1ZB约为1万亿GB),而中国预计将以486ZB的数据量成为全球最大数据圈。

与此同时,“数据变现”问题一直以来都极大困扰着传统的数据持有企业,相比之下,互联网公司对于客群需求和消费行为的研究远超于传统公司,后者在流量“变现”的布局上显得更加得心应手。

以往,包括阿里在内的互联网厂商更多掌握的是用户线上数据,而线下数据基本是一片空白。

这也就意味着,数据大战中,谁掌握了更多的视频监控路数,谁就能构建更加精准的用户画像,从而更好知悉、满足用户诉求,获得大数据时代更大的话语权。

创新不是一个崭新产品的诞生,而是现有的产品被赋予了新的用途,可以预见的是,线上数据与线下数据的打通,将为所有公司打开一扇从未涉足的世界的窗户。

譬如,未来在新零售市场,通过视频监控的铺设,可以对线下海量商铺形成覆盖“店前”、“店中”、“收银”各个环节的整套解决方案。

店前设备负责客流分析。当消费者走到门店前时,摄像头开始抓拍,分析其是新客、老客还是VIP。

此外,在收银台场景下,摄像头还可以清晰地记录购买者的客户属性,比如年龄、性别等;对商品的购买人群进行分析,有助于门店后期针对目标客户进行更精准的商品推广等。

店前、逛店、收银对应着零售行业消费者的生命周期。

门前经过的是“游客”,进店后成了“客户”,再进入收银环节就是“用户”。利用这一整套的服务,相关互联网企业可以帮助线下门店更好地了解门店的客流情况和店内销售转化。通过获取和分析用户数据实现从选址到营销的全面赋能,把“游客”最终变成“用户”。

数据变现是一个很大的课题,也是一个很有趣的课题,因为它没有界限、没有方向,是一个完全的黑盒子,等待着每一个人去 探索 。

佳都集团董事长刘伟甚至认为,对于企业来说,数据是21世纪的石油;对于个人而言,数据是其生活的再现;对于政府来说,数据是基础性的战略资源。

有着明确目标的阿里,在智能安防市场,虽然有些迟到,但是玩起小步快跑来,这个互联网巨头丝毫不含糊,在庞大商业生态的加持下,阿里手握几张好牌。

从产品层面来看,阿里云此前发布了云边端物联网视频服务Link Vision 10。

阿里这招非常狠,顺利的话,他们可以做到视频物联网,真正实现城市大脑 。”对于这款产品,华泰科捷CEO傅剑辉如是说。

Link Vision 10包含了物联网视频开放平台和物联网视频AI解决方案,它可以帮助传统摄像头厂商与安防工程商更好实现数字化和智能化转型。

也就是说它能从技术上解决中小企业盈利模式单一、画质不佳、体验欠佳、亦或是安全性得不到解决的现实问题。

阿里云这一招数实际上与东方网力当年在模拟向数字转换时做的联网控制器有异曲同工之处。

其目的是将各种模拟的摄像机、DVR、DVS、模拟矩阵、IPC、NVR、网络矩阵用一个网关设备连接在一起,那么它的核心就是今天所谈的多媒体、数据网关。

阿里提出的这个边缘化产品一来可以被部署到每一个城市中的每一个节点;其次,基于边缘云的视频结构化运算,它能够将很多消费级安防摄像机接入到阿里云平台上,通过边缘云计算服务器完成数据结构化。

如此,阿里便通过视频物联网拿到了城市视频的数据,而这一点是阿里以前做不到的。

今天来看,华为也在搭建一张云、海康也在织编一张云,后期谁能够拿到更多的视频、更多的数据,后期的竞争力也就越强。

从战略布局上看,本次入股千方也可以认为是一张绝佳好牌。

如果说产业经营是做‘加法’,那么投资并购就是做‘乘法’。未来的市场份额争夺会更偏向于报团取暖式进取,个人英雄式的单打独斗已经成为过去。

一个企业的并购行为,从某种意义上来说,并不是简单追求规模效益的推动,而是为未来的协同发展打好基础。

阿里入股千方,无论就智慧城市大产业而言,还是针对智慧交通、智能安防等细分领域,都是一桩赢面更大的买卖。

安防也好、交通也罢,都是非常“重”的行业,此前很多大型企业在其中蛰伏良久,但最后都铩羽而归,主要原因就是产品丰富度不够;另外不具有供应链优势,一些与传统视频图像相关的器件,如镜头等的供应能力存在不足,在机电控制方面也没有足够的积累。

阿里的优势在于云端,针对边缘端来说,如果单个城市地去攻坚、去做重,费力不讨好,选择入股千方,联手宇视无疑是最佳的入局方式。

早在战国时期,诸侯并起、相互兼并,出现战国七雄,历经合纵连横,最终秦王扫六合,一统天下。

两千多年后,在全球一体化的趋势下,贸易、技术、服务、管理、资源、资本、智力等一切推动经济增长的要素都在不可逆转地荡涤着各国的经济边界。

在这个过程中,投资并购就是资源整合、就是扫荡边界、就是重新洗牌;同理,此路数在安防行业也同样适用。

比如海康威视曾收购英国公司SHL,进一步开拓海外市场;大华股份也曾以2900万美元收购FLIR旗下Lorex品牌,扩张北美销售网络,如此等等。

行业需要搅局者。

183年前,一艘载有500名装备q械、木棍和战斧的毛利人的英国海船在群岛登陆。随之,制造了针对岛上莫里奥里人的大屠杀,并将幸存者作为奴隶驱使。

要知道,时间倒数千年,莫里奥人也是强大的波利尼西亚雄鹰,这一次相比来势汹汹的毛利人,严重退化。

历史 与商业从来都是惊人的相似,有着同等的规律使然。

从外企雄霸到海大宇并起再到各路英雄入局,安防前端AI与云端AI业务间的战场,从安防公司与AI公司两大势力之争,进入安防公司、 科技 巨头、AI公司三局鼎立的局面。

三类公司,战术不同、战略迥异。

从横向讲,海康、大华为“防御派”;商汤、旷视为“革新派”; 阿里、华为为“进攻派”。

海康、大华等传统安防巨头的打法重“边缘”,从上到下,保持软硬一体化优势;

商汤、旷视、地平线等AI独角兽的战略打法则从外向内,通过算法进击云端,通过芯片主攻IPC,从而布局中心控制系统,基于顶层设计做服务;

阿里、华为等产业巨兽进军安防的思路比较清晰,凭借较深的行业渠道积累搭建自己的平台,吸引更多合作伙伴,打造更大的泛安防生态圈。

今天来看,阿里的智慧城市版图又多了千方、宇视两个优质伙伴。雷锋网雷锋网雷锋网

科技 互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位,一场 科技 变革蓄势待发。

作者 | 安琪


2020年于智慧交通行业而言,是极具意义的一年。

后疫情时代“新基建”热潮的来临,让“智慧交通”的字眼频频出现在媒体文章之中;国内密集爆发的智能网联示范区也在加紧各种道路、车辆测试工作。

事实上, 科技 互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位,一场 科技 变革也蓄势待发:

有别于传统交通企业的方案,这些方案的技术底座是5G、云计算、大数据、AI技术等新兴技术。也正是这些新兴技术,让交通的数字转型有了更多的想象空间。

本文尝试对BATH在智慧交通方面的最新布局进行一次梳理,窥探其触手在交通行业伸到了何处。

在“新基建”话题火爆交通行业之前,人工智能、大数据、云计算这些信息技术,早已成为BATH近年来发展的关键词。

但在四家竞争中,百度Apollo的自动驾驶技术显然是一个独特又关键的存在。

百度的自动驾驶之路,最早可以追寻到2013年。经过7年的发展,系统的一次次迭代,百度逐渐成为国内自动驾驶的领头羊。

但单车智能的发展很难满足自动驾驶的安全要求,所以百度认为,自动驾驶的最优解是聪明车+智能路的结合。也就是说,车路协同是可以借助的外力。

在这个技术路线 探索 的过程中,百度发现,在自动驾驶领域收集的海量数据不仅可以用来指导无人车的发展,也可以赋能交通,解决目前交通管理中存在的感知、研判、和控制痛点。

因此在今年4月,百度发布了一个全栈式智能交通解决方案“ACE交通引擎”,系统地呈现了百度 “一大数字底座、两大智能引擎、N大应用生态” 的业务规划。

从路线来看,可以看到小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图是这个架构的数字底座,通过车、路、云、图等基础技术的智能化来赋能其他场景。

而Apollo自动驾驶和车路协同则是这个架构的两大引擎。

通过这些技术基础,百度的方案能在智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等N个场景上落地。

可见,百度对智慧交通的理解,并不止于 路端 的改造升级,而是通过自身的业务板块将自动驾驶、车路协同、智能云纳进统一的版图进行联动。

凭借着“ACE交通引擎”,百度Apollo的智能交通项目在近段时间迎来了集中爆发,与国内10余个省市开展智能交通的落地合作。

如此密集的城市合作签约中,“自动驾驶”“车路协同”是高频词汇。可见自动驾驶确实是百度在智慧交通项目落地上的一大助力。

但就像自动驾驶的实现不能依靠一家企业单打独斗,智能交通的发展也不能只依赖一家企业的支撑。

百度也在积极寻找合拍的智能交通合作伙伴。

今年8月19日,百度还首次举办了一个面向智能交通领域的区域合作伙伴大会,以此吸引更多的交通合作伙伴,不断促进智慧交通技术的迭代升级和业务落地。

至此,百度Apollo在智能交通领域的底牌已然十分清晰:一手是“ACE交通引擎”方案,用以吸引城市合作,另一手则是不断扩张的百度Apollo合作生态,两者有望形成一种良性的循环。

一直以来,腾讯在交通层面的触手也不算少:腾讯乘车码、公共出行服务、智慧高速、智慧停车等,但始终缺少一个系统性的框架。

因此在9月10日,腾讯在全球数字生态大会智慧交通专场上,正式亮相了城市智慧交通解决方案“We Transport”。

同时,腾讯直接在会上腾讯启动了智慧交通生态合作伙伴计划,并发布《腾讯未来交通白皮书》。

可见,无论是技术业务谱图,还是生态合作伙伴,腾讯都势在必得。

从解决方案“We Transport”来看,腾讯将在 交通建设、交通管理、交通营运和交通出行服务 四个具体场景进行落地。

这是一个非常庞大而分散的产业链条。

对此,腾讯整合了自身的业务资源,提出了一个全新的业务和能力图谱。其中包含了 一个动态的数据底座和一个“5+5+3+3架构”

动态的数据底座里面既包含了腾讯自有的数据,同时也包含了交通运输数据,从而获得源源不断的数据来源。

同时,通过“5+5+3+3战略架构”,可以将整个数据底座上的信息充分的运用起来,提供给各个城市或者地区使用。

而“5+5+3+3战略架构”,则是五大基础设施、五大核心引擎,三大能力平台和三大生态。

这一系列 *** 作一气呵成,不难看出在新基建背景下,腾讯想在智慧交通领域大展拳脚的愿景。

当然,腾讯过往并非没有积累。

在自动驾驶和车路协同领域,目前腾讯在北京首钢冬奥园区已经做了5G边缘计算的车路协同场景验证;

在虚拟仿真技术层面,腾讯的TAD sim也已经落地了国家智能网联 汽车 (长沙)测试区;

此前,腾讯与广州地铁联合推出全国首个轨道交通智慧大脑“穗腾OS”;

今年6月,腾讯还与西安交通局达成战略合作,共同构建西安公共交通领域的智慧大脑;

7月,腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”,推动交通大数据在交通产业发展中融合应用。

通过资源的整合,腾讯在智慧交通层面的能力和规划更加一目了然,在项目合作和生态建设上也更具吸引力和竞争力。

事实上,华为在2017年就进入了交通领域。2018年,华为推出主打交通信号优化的“TrafficGo方案”。

同年10月,推出华为云EI城市智能体,跟应急、环保、水务、水利、燃气等场景共同成为城市智能体的组成部分。

不过,在此后的一年多里,华为的智慧交通信息大多停留在新品发布的阶段。

直到今年6月23日,华为才透露更多信息,在线上首次详细完整地介绍了其“交通智能体”解决方案。

“交通智能体”是华为智慧交警业务的大旗,以智慧城市为建设目标,面向新基建,为交警客户打造的端到端完整解决方案。

据新智驾了解,这个方案主要分为三大部分: 感知层、交管大脑、执行体

在感知层面,华为布局了软件定义摄像机SDC、全系路口等产品和方案。通过感知端的智能化升级,实现路网全息感知(全智能、全要素、全天候),实现路口数据全量精准刻画;

而“交管大脑”层则通过感知数据的汇聚,挖掘视图资源,赋能执法管控、车辆综合研判、路况分析、态势分析、精准服务、交通组织优化、信控优化策略等7大业务。

最终在执行层上,基于大数据情报串联实战应用,实现交通业务上的管理闭环。

目前,华为的“交通智能体”在天津、无锡、深圳、湖南等城市已经应用落地。

可以看到,不同于百度和腾讯,华为的智慧交通方案更加垂直化,在硬件上也更加底层和深入。

但这不意味着,华为在智慧交通的布局只在 交警 端有动作。

智能 汽车 是未来智慧交通的一个核心组成,华为也这上面花了大力气。

在9月26日的北京车展上,华为就全面展出了其在 汽车 方面的布局。

展台上,华为展出了包括激光雷达、角雷达、双目摄像头、鱼眼摄像头、多合一电驱动系统,以及全新一代的MDC智能驾驶计算平台等产品, 几乎囊括了全部智能驾驶 汽车 所涉及的硬件

从感知、规划、到控制,这些硬件对于打造一辆聪明的车来说,无疑是至关重要的。

此前,华为C-V2X产品线总裁吕晓峰就表示:智慧的路+聪明的车,是智慧交通和自动驾驶的终极方向。

因此除了打造智能 汽车 硬件之外,华为还自研了一系列的车路协同产品:5G 车载模组 MH5000、路测单元、网关等产品。

而在自动驾驶方面,华为除了自研MDC智能驾驶计算平台等,还能够提供包含虚拟仿真在内的自动驾驶云服务、高精度地图产品,促进智能驾驶快速发展。

虽然这些能力都分散在不同的组织架构,但依然是华为智慧交通大框架上不可缺少的核心组成。

跟华为一样,阿里的智慧交通业务板块也分属不同的组织架构。

作为改善城市交通拥堵的 探索 性项目,杭州城市数据大脑项目在2016年6月启动。其中交通大脑,就是阿里云城市大脑中最为核心的业务,与城管、文旅、卫生 健康 等业务并行。

在2014-2019年间,阿里通过全资收购高德地图(定位与导航)、合资成立千寻位置(高精地图)、收购浩鲸 科技 (运营商ICT、交通)等一些列进行了交通大脑的版图布局。

2019年8月15日,阿里云联合千方 科技 、高德地图推出“城市大脑•交管联合解决方案”。这个交管联合方案主要包括: 三层基础架构、四大核心能力和六大应用场景

此外,阿里云推出的四款AI视觉平台天曜、天鹰、天机、天擎能够对城市道路的交通事件、事故进行全方位的感知。

但阿里云的智慧交通方案也远不止于。

2019年6月14日,阿里云联合高德地图推出了智慧高速解决方案,通过底层数据处理和视频感知,来处理高速公路上不同场景下的问题,实现异常事件发现处置、未来路况预测、公众出行引导、出行安全治理等应用。

同年的杭州云栖大会期间,阿里云还联合多家生态伙伴发布了 智慧高速自由流解决方案 。基于这个方案的“高速自由流稽核项目”于2019年末正式落地广东。

这个项目采用了阿里云的云计算、AI视觉识别和数据技术,能够快速处理海量数据,能在海量中准确识别车辆,更加清晰地 反应 车辆在高速公路上的实际通行与收费情况,解决高速收费站撤站后带来的难题。

在智能车端方面,阿里的智能网联 汽车 业务资源主要集中在斑马网络。

2020年5月,斑马网络实现了战略重组,阿里将AliOS的完整技术体系和核心技术人才全都注入了斑马网络。后者拥有AliOS底层架构代码完整的所有权和使用权,并可授权 汽车 品牌或其指定合作伙伴使用。

而在更高级的自动驾驶层面,则是由阿里的达摩院来负责。

2020年的云栖大会上,阿里发布了首款自动驾驶物流小车——小蛮驴,来满足末端物流场景、提供最后三公里配送服务的物流需要。

同时,阿里还亮相了自动驾驶车辆的技术图谱。

在算法层面,达摩院提出了 “小前台、大中台” 算法架构,利用自动驾驶机器学习平台AutoDrive来提升算法的研发效率。同时,阿里还进行了软硬协同设计,以减少硬件成本,同时带来功耗降。

总地来看,阿里虽然也没有形成智能 汽车 、自动驾驶、交通大脑统一的业务大版图,但每个板块的定位和发展都是非常清晰且深入,并且资源也都相互共享。

其内部生态包括了达摩院、高德地图、数据智能、IoT物联网等团队,外部则是有千方 科技 、浩鲸 科技 、斑马网络、千寻位置、公路科学研究院等合作伙伴。

通过内外的联动,也得以勾画出阿里在大交通上的版图模样。

随着各家的智慧交通方案的到位,传统的交通行业正在被重塑。但对于交通行业来说,无论怎么升级,保证安全、提升效率才是真正的关键。玩家只有认真地在产品上打磨这两点,才能在赛道上立足脚跟,放眼未来。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/dianzi/13241311.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-06-25
下一篇 2023-06-25

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存